ME AI Mensaje, según la monitorización de Beating, investigadores de NVIDIA en colaboración con la Universidad de Tsinghua, la Universidad de Toronto y el Instituto Vector han publicado Gamma-World, un modelo de mundo generativo multiagente que rompe la limitación de los entornos virtuales que tradicionalmente se restringían a interacciones de uno o dos jugadores. El equipo ha lanzado actualmente la página del proyecto y el artículo, y el código y los pesos se abrirán próximamente. El modelo introduce mecanismos de expansión en alta dimensión de la codificación de posición rotatoria y de marcado de intermediarios de información, garantizando que múltiples jugadores puedan ser controlados de forma independiente y logrando, por primera vez, la transferencia directa de un modelo de doble jugador a colaboración de cuatro jugadores sin necesidad de reentrenamiento. El principal desafío del modelo de mundo multiagente es mantener el control independiente de cada jugador y evitar conflictos en sus acciones. El equipo de investigación diseñó la codificación de agente rotatorio simplex (Simplex Rotary Agent Encoding), que lleva la clásica codificación de posición rotatoria (RoPE) a un espacio angular de alta dimensión. Este nuevo método de codificación permite que todos los jugadores tengan simetría física completamente equivalente, sin depender de números de jugador fijos, logrando una referencia y control independientes más naturales. Para evitar que el aumento en el número de jugadores cause un crecimiento cuadrático en el cálculo, se introdujo un mecanismo de atención central dispersa (Sparse Hub Attention). El sistema transmite información de interacción mediante marcas centrales aprendibles, comprimiendo con éxito el coste de atención entre jugadores a un nivel lineal. En cuanto a la velocidad de generación, el equipo distiló un modelo difuso de alta latencia en un modelo causal de menor latencia, y junto con la caché de claves y valores (KV Cache), lograron una respuesta en tiempo real de 24 cuadros por segundo (24 FPS). Las evaluaciones en entornos de juegos multijugador muestran que el nuevo modelo supera claramente a las redes tradicionales de atención dispersa y de ranura en términos de realismo visual, control de respuesta de acciones y coherencia entre jugadores. (Fuente: BlockBeats)

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GateUser-b74aba1c

· hace5h

La atención Sparse Hub Attention reduce el costo a lineal, finalmente ya no es necesario mirar presentaciones.

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MemeFisher

· hace6h

Caché KV + destilación de profesores, la optimización del proyecto está al máximo

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GlassDomeObservatory

· hace6h

El control de la pantalla es superior a la red tradicional, y el modelo mundial generativo se convertirá en uno.

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LiquidityLibrarian

· hace6h

Después de verlo, quiero reproducirlo, pero me falta la tarjeta.

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ArbiterOfFees

· hace7h

Nvidia esta vez está apostando por un mundo de juegos generado por IA.

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ProofOfVibes

· hace7h

Es fundamental que cada jugador controle de manera independiente este punto, muchas soluciones anteriores no lograron hacerlo.

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MarginMarmot

· hace7h

De dos a cuatro personas directamente, el nuevo campo de batalla de la Ley de Escalamiento

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SentimentIndicatorHarvester

· hace7h

Redes tradicionales: ¿son ustedes corteses?

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